近期由于做了几个关于端外跳转到打车和检索页的性能优化项目，考虑到Mac端没有靠谱并且好用的视频分帧工具，于是决定自己基于ffmpeg写一个视频分帧的小工具，以便后续能够对于视频分帧性能测试场景有专属的测试工具，提高该场景的性能测试效率。经过调研发现，Windows端大家都在用一个网上较多人使用的yyb_so_test的视频分帧小工具，而Mac端就没有找到类似的，下面我就自己使用的经验，给大家分享一下，我的Mac端使用的视频分帧小工具！
音频信号是模拟信号，我们需要将其保存为数字信号，才能对语音进行算法操作，WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式，通常被用来保存未压缩的声音数据。
当一个应用的用户越来越多，业务越来越复杂，性能问题就会突显，特别是在低端机上的用户感受尤为明显，甚至会影响到应用的用户活跃度、停留时长等重要指标，提升应用在中低端机上的性能迫在眉睫。如何来对研发同学的优化做出合理的评测我们需要思考下面两点：
Pytorch实现了我们的高分辨率（例如2048x1024）逼真的视频到视频转换方法。
文章目录 一、黄金六年 二、答题步骤 1.winhex 2.base64 3.python 4.分帧 总结 一、黄金六年 题目链接：https://adworld.xctf.org.cn/task/t
翻译：你逗比 segmentfault.com/a/1190000011330511 这篇文章是对 500 Lines or Less 一书中高效爬虫一章的部分翻译，原文：How Python Generators Work。建议结合《流畅的 Python》食用。 在掌握 Python 生成器之前，你必须了解常规 Python 函数的工作原理。通常，当一个 Python 函数调用子程序（subroutine）时，这个子程序将一直持有控制权，只有当子程序结束（返回或者抛出异常）后，控制权才还给调用者： >>
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
选自pyimagesearch 机器之心编译 参与：乾树、蒋思源 在本文中，我们将学习如何使用 OpenCV 和图像处理技术来模拟长时曝光图像。为了模拟长时曝光，我们采用了对一组图像取平均值的帧平均
使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。 在第一部分中，我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
是不是好奇，下面的影视片段如何能浓缩成一张GIF图？是否好奇，神奇的自媒体大神怎么能轻易把影视频截图成一段段按自己所需的截图？本文，隆重推出Python视频制作利器，MoviePy。
pyaudio是语音处理的python库，提供了比较丰富的功能。 具体功能如下： 特征提取(feature extraction)：关于时域信号和频域信号都有所涉及 分类(classification)：监督学习，需要用已有的训练集来进行训练。交叉验证也实现了，进行参数优化使用。分类器可以保存在文件中以后使用。 回归(regression)：将语音信号映射到一个回归值。 分割(segmenttation)：有四个功能被实现了 [x] 固定大小的分割 [x] 静音检测（silence removal）
选自Medium 作者：DeviceHive 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类（包括种类、场景等）的实现方案，包括备选模型、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导，特别是作者还介绍了如何实现 web 接口并集成 IoT。 简介 有很多不同的项目和服务能够识别人类的语音，例如 Pocketsphinx、Google』s Speech API，等等。这些应用和服务能够以相当好的性能将人类的语音识别成文本，但是其中
在不断进步的现代科技中，我认为最伟大的是我们在使计算机具有类似于人的感知能力方面取得了进步。以前训练计算机使它像人一样学习、做出像人一样的行为是很遥远的梦想。但现在随着神经网络和计算能力的进步，梦想逐渐成为现实。
内容来源：本文转自微信公众号—— Crossin的编程教室（ID： crossincode），好文请多支持！感谢您的阅读~
剪辑平台中需要处理大量的视频，对视频内容的理解，离不开对视频的降维操作，一般流程是进行抽帧。抽帧操作是很多视频处理的第一步，也是基础数据的一步，大量算法模型离不开帧数据的训练，而高质量的视频,它的fps(每秒帧数)很大，这就造成了处理高清视频时，抽帧速度会成为整个视频处理的瓶颈，本文将对比目前主流的两个视频读取库, openCV和decord进行对比。
今天是大年初三，按照传统习俗，从这天开始，就要开始走亲访友了。这时候的商场、饭馆也都是“人声鼎沸”，毕竟走亲戚串门必不可少要带点礼品、聚餐喝茶。
我们都知道，适当的训练对于将来有效的分类来说至关重要，为了训练工作，我们需要大量准确标记的数据。在第一部分中，我通过下载3000个预先标记的图像跳过了这个挑战。然后我向你展示了在TensorFlow中如何使用带标签的数据训练分类器。在这一部分，我们将使用新的数据集进行训练，并且我将介绍数据可视化工具TensorBoard，以便更好地理解，调试和优化我们的TensorFlow代码。 第一部分：http://www.atyun.com/13211_c-sats工程副总裁教你如何用TensorFlow分类图像-p
关注了很多的公众号，大佬们的骚操作层出不穷，看的我跃跃欲试。也想整一下。跟在大佬们的后面好看风景（复现操作）。
summary: 没有global,此时就会把x = 20 当作是在 函数内部创建了一个局部变量 x 而实际上是要 修改全局变量 x ~ 为了让 函数里面 知道 x 是个全局变量 ~ 就使用 global 关键字先声明一下 ~
好了，接下来我要做一个实际的深度学习图像分割的小项目，项目内容是从一堆拍摄海面的图片中将白浪花分割出来，这个项目的分割只对白浪花感兴趣，所以最后应该是01分割，非黑即白。目前收到800G左右的数据，视频格式，每段大约50分钟。首先要做的就是从这些视频中把每一帧的图片导出来，变成图片。
如果你曾经编写亦或只是使用Python语言，那么你可能已经习惯了看Python源码文件; 源码的文件名以.py结尾。或许你也已经注意到了另一种类型的文件，文件名以.pyc结尾，或许你已经听说过它们就是Python的“字节码”文件。（但在Python 3上却难觅其踪 -- 原因是它们不再与.py文件出现在同一个目录中，而是放在一个名为__pycache__的子目录中了）。或许你也已听说过这是一种程序加速机制。通过防止Python每次运行时都重新解析源代码从而加快程序运行。
在本文的前一部分中，我们简要介绍了trip_distance列，在从异常值中清除它的同时，我们保留了所有小于100英里的行程值。这仍然是一个相当大的临界值，尤其是考虑到Yellow Taxi公司主要在曼哈顿运营。trip_distance列描述出租车从上客点到下客点的距离。然而，人们经常可以选择不同的路线，在两个确切的接送地点之间有不同的距离，例如为了避免交通堵塞或道路工程。因此，作为trip_distance列的一个对应项，让我们计算接送位置之间可能的最短距离，我们称之为arc_distance:
选自TowardsDataScience 作者：Léo Beaucourt 机器之心编译 参与：李诗萌、路雪 本文展示了如何使用 Docker 容器中的 TensorFlow 目标检测 API，通过网
MoviePy是一个用于视频编辑的Python模块，它可被用于一些基本操作（如剪切、拼接、插入标题）、视频合成（即非线性编辑）、视频处理和创建高级特效。它可对大多数常见视频格式进行读写，包括GIF。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 现如今，视频监控的存在帮助人们记录了许多过去难以查证的事实。 但想要在24小时不间断的监控里找到那么一两秒的“犯罪现场”，依然是一件耗费人力的事。 有没有什么好办法快速找到我们想要的画面？ 还真有，几位外国小哥就开发了这么一个工具，可以10分钟处理完一个24小时的视频录像，然后用文字就能进行画面搜索，精确到每一帧的那种： 最重要的是，还免费！ 如何使用？ 工具名叫Sieve，中文意思就是“筛子”。 首先，需要找他们申请一个API密钥获得Sieve的使用
选自PyimageSearch 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-de
大约十年前，我瞥见了第一辆自动驾驶汽车，当时Google仍在对初代无人车进行测试，而我立刻被这个想法吸引了。诚然，在将这些概念开源给社区之前，我必须等待一段时间，但是这些等待是值得的。
说对象是面向对象编程语言最重要的一部分一点也不为过，没有了“对象”，面向对象将无从谈起。Python也是如此，如果无法掌握对象，你很难有大的进步与提升。
最近看到一个 Up 主 「Ele实验室」 发布的一个视频：字符化视频是怎么做出来的，感觉很有意思。不如自己也实现一个来玩玩？
随着人脸识别技术的发展，给我们的日常生活带来了许多的便利，但是同样的也存在隐私的问题。以及可能被不法分子用于做一些违法事情。
我们实现的人类活动识别模型可以识别超过400类活动，其中准确率在78.4-94.5%之间（取决于任务类别）。 比如，活动类别的可包括：
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
我们将使用 drop（） 方法从任何 csv 文件中删除该行。在本教程中，我们将说明三个示例，使用相同的方法从 csv 文件中删除行。在本教程结束时，您将熟悉该概念，并能够从任何 csv 文件中删除该行。
step0：概述 动机：手头有数个20秒左右的短视频（守望先锋最佳镜头），期望能组合成一个长视频 英雄不朽，图片来源http://upload-images.jianshu.io/upload_ima
来自中科院模式识别实验室的博士生郭建珠和他的团队，提出了一种新的密集人脸对齐（3D Dense Face Alignment）方法。
近年来，深度强化学习(Deep RL)取得了飞速的进展，有很多影响深远的工作：从发表在Nature 2015的DQN，到后来打败李世石、柯洁等世界冠军的AlphaGo系列，再到复杂游戏：代表星际的AlphaStar和Dota 2的OpenAI Five。
我们经常在B站上看到一些字符鬼畜视频，主要就是将一个视频转换成字符的样子展现出来。看起来是非常高端，但是实际实现起来确实非常简单，我们只需要接触opencv模块，就能很快的实现视频字符化。但是在此之前，我们先看看我们实现的效果是怎样的：
大家好，欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Pandas 是一个 Python 模块，Python 是我们要使用的编程语言。Pandas 模块是一个高性能，高效率，高水平的数据分析库。
我们有一组 10 秒短视频组成的数据集，视频内容是人从事各种活动。一个深度学习模型将会观察这些视频的每一帧画面，进行理解，然后你可以用简短的自然语言问它视频内容。
首先来看声压级，这个就是指的我们平时所说的声音有多少分贝。声压定义为声波在某一点产生的逾量瞬时压强的均方根值。由于声压容易被人耳感知，也易于测量，因此，通常使用声压作为描述声波大小的物理量。
揭秘Crashpad系统如何帮助Dropbox这样复杂的桌面程序捕获并报告崩溃，且兼容Python的多种语言。
以下是本人阅读此书时理解的一些笔记，包含一些影响文义的笔误修正，当然不一定正确，贴出来一起讨论。 注：此书剖析的源码是2.5版本，在python.org 可以找到源码。纸质书阅读，pdf 贴图。 文章
首先，你需要获得hikvision摄像头的密码以及用户名（不知道的可以去打客服电话进行咨询），这里不做介绍；
最近看到好几篇类似“n行Python代码…”的博文，看起来还挺不错，简洁、实用，传播了知识、带来了阅读量，撩动了老猿的心，决定跟风一把，写个视频转动画的三行代码的极简实现。
Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大
AI研习社按：在今年的谷歌开发者大会 I/O 2017 的讲座中，Keras 之父 Francois Chollet 被请出来向全世界的机器学习开发者进行一场对 Keras 的综合介绍以及实战示例。说起来，这个子小小的男人不但是畅销书 《Deep learning with Python》的作者，更在 Kaggle 的数据科学家中世界排名第 17 位（最高），堪称是青年 AI 工程师中的翘楚。也因此，在开发出 Keras 之后被谷歌挖走为 TensorFlow 背书。 作为号称是 TensorFlow 最好
每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA， Exploratory Data Analysis) 是必要的，这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。
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